Správa strojového učení v produkčním prostředí pomocí Azure Databricks
Strojové učení umožňuje rozhodování a automatizaci řízenou daty, ale nasazení modelů do produkčního prostředí pro přehledy v reálném čase je náročné. Azure Databricks tento proces zjednodušuje tím, že poskytuje jednotnou platformu pro vytváření, trénování a nasazování modelů strojového učení ve velkém měřítku a podporuje spolupráci mezi datovými vědci a inženýry.
Cíle výuky
V tomto modulu prozkoumáte:
- Automatizace přípravy funkcí a datových kanálů
- Vývoj a trénování modelů
- Strategie nasazení modelu
- Správa verzí modelu a správy životního cyklu
Požadavky
Než začnete s tímto modulem, měli byste být obeznámeni s Azure Databricks. Nejprve zvažte dokončení následujících modulů: